2026 年初，台灣《人工智慧基本法》正式施行，標誌企業 AI 發展進入「負責任治理」時代。七大原則不再只是口號，而是企業必須內建到 AI 系統設計、訓練、部署與監控的全生命週期。數位發展部即將公布的風險分類框架，將進一步明確哪些應用屬於中高風險——一旦觸及，就必須標示警語、提供人工介入路徑、建立可追溯的問責機制。
對企業而言，這不是負擔，而是從「技術優先」轉向「可信優先」的關鍵轉折。提前布局者不僅能避開子法落地衝擊，還能將治理轉化為市場信任與競爭優勢，尤其在接軌歐盟 AI Act 與美國供應鏈的今天。（什麼是人工智慧基本法？）

一、整體企業因應框架：五步驟實務路徑

《人工智慧基本法》公布後，將直接衝擊企業內部運作，若未及時調整，很可能在不久後面臨最大的調整成本與聲譽壓力。所有企業應視 AI 治理為董事會級議題，參考 ISO/IEC 42001 建立 AI 管理系統，並執行以下五步驟：

1. 成立 AI 治理組織（1-3個月內）

設立跨部門 AI 治理委員會（IT、法務、業務、財務、HR、研發、董事會代表），負責政策制定、風險審核與董事會報告。

2. 盤點與風險自評（3-6個月內）

清查所有 AI 工具（內建、SaaS、生成式），依七大原則與三大風險面向自評，產出風險地圖與合規差距清單。

3. 全生命週期治理（6-12個月內）

• 設計階段：內建隱私保護與公平機制
• 訓練階段：資料最小化、來源合規
• 部署階段：標示 AI 生成、提供人工介入路徑
• 監控階段：持續異常通報與模型更新治理

4. 部門指引與採購標準

各部門制定專屬 SOP，所有 AI 工具採購必須經過治理委員會審核。

5. 持續優化與資源運用

每年至少一次全面審核，培養AI治理人才，積極申請政府補助、參與沙盒與資料共享計畫。

這五步驟是國際企業已驗證的轉型路徑，台灣企業立即啟動，就能搶在子法細節公布前佔得先機。

二、財務部門：從效率工具轉型為「可稽核的 AI 決策夥伴」

財務部門是 AI 應用的高風險核心區。自動異常偵測、詐欺預警、信用評分、預算智能分配——這些功能一旦出錯，不僅影響財產權益，還可能引發問責與救濟需求。基本法要求透明、可解釋與完整問責，意味著每一筆 AI 輔助決策都必須留下可追溯的完整軌跡。

過去，財務系統的 log 可能只記錄「誰點了什麼按鈕」；現在，它需要升級為「可稽核 AI 日誌」：包含輸入資料來源、模型版本與參數、輸出建議的解釋路徑、人工覆核紀錄與最終簽核結果。

實務上，許多企業已開始升級 ERP 或財務分析平台，優先選擇內建審計追蹤與可解釋性模組的 SaaS 工具。採購時的關鍵檢查點包括：供應商是否提供資料治理證明、是否支援人工介入路徑、是否能匯出完整 log 供第三方驗證。優先考慮已接軌歐盟 AI Act 的國際供應商，能大幅降低未來調整成本。

舉例來說，一家製造業客戶原本使用 AI 偵測應付帳款異常，現在除了標示「AI 輔助偵測」外，還在介面直接顯示「異常原因：金額偏差超過歷史平均值 2.3 倍，且供應商評級低於閾值」，並強制財務主管覆核後才能結案。這樣的改變不僅符合法規，還讓內部審計效率提升 30% 以上。

實務轉型重點

• 升級 log 為可稽核 AI 日誌：每筆決策記錄模型版本、參數、SHAP/LIME 解釋、人工簽核。建議升級 ERP 或財務 SaaS（如支援 audit trail 與解釋模組的平台）。
• 採購檢查清單：供應商需提供資料治理證明、隱私機制、人工介入支援、風險標示。優先接軌歐盟AI Act的供應商。
• 流程實例
  • 詐欺偵測：標示「AI 輔助偵測」、解釋異常原因、保留覆核 log。
  • 預算預測：確保人類自主（主管最終簽核），記錄偏差來源。

【 效益 】不僅合規，還提升審計效率、降低詐欺風險，建議財務部門盤點 AI 工具，進行風險自評。

三、研發部門：從快速迭代轉向「可信迭代」

研發團隊是 AI 創新主力，但同時也是風險最大的來源：訓練資料侵權、模型偏誤、資安漏洞、黑箱決策……基本法要求全生命週期治理，意味著研發流程必須從「越快越好」轉向「可信優先」。

採購外部 SaaS / AI 工具注意事項

在採購外部 SaaS 或 AI 工具時，建議建立明確的盡職調查清單：資料來源是否合規？是否有偏誤檢測報告？是否提供模型解釋功能？供應商是否願意簽訂包含責任歸屬與定期治理報告的合約？若涉及高風險應用（如產品推薦或醫療輔助），最好要求本地部署選項以降低資料外洩風險。

企業內部開發程式要點

內部開發時，建議在每個階段加入「治理檢查點」：

• 設計階段：內建 Privacy by Design 與公平性工具。
• 訓練階段：使用合規且多元的資料集，並完整記錄資料處理流程。
• 測試階段：進行偏誤檢測、對抗性攻擊測試、可解釋性評估。
• 部署階段：加入人工監督介面、AI 生成標示與持續監控模組。
• 版本管理：所有模型版本皆需可回溯的完整 log。

許多企業已將這些步驟納入敏捷流程的 Definition of Done，讓可信成為與功能同等重要的交付標準。

四、人力資源部門：從人力管理轉向「公平 AI 勞動」

HR 領域是法規明確列為高風險的應用場景：AI 履歷篩選、績效預測、離職風險評估、情緒分析……任何涉及勞動權益的決策，都必須嚴守公平不歧視、人類自主與問責原則。

實務轉型關鍵要點

1. 確保演算法公平不歧視：定期進行偏誤檢測，使用涵蓋不同性別、年齡、學歷、地域的多元訓練資料，避免強化既有不平等。
2. 保留人類最終決策權：AI 只能提供建議，所有關鍵決定（如錄取、升遷、懲處）必須有明確人工審核路徑，並保留完整決策 log 以應對勞工申訴。
3. 配合第 17 條勞動轉型要求：當 AI 取代重複性 HR 工作時，企業應主動規劃員工再訓練與職涯輔導，將 AI 定位為「人力提升工具」而非取代方案。

採購與開發建議

• 優先採購：能提供公平性報告與解釋性功能的平台
• 內部開發：需在每個階段加入公平性檢查

【 效益 】這些改變不僅降低歧視風險，還能提升員工對企業的信任感。

五、行銷與銷售部門：生成式內容與個人化推薦的信任治理

行銷部門大量使用生成式 AI 產出文案、圖像、影片，以及推薦系統進行客戶分群與個人化推送。這些應用多屬有限風險，但一旦涉及個人資料或決策影響，就必須嚴守透明、隱私與公平原則。

實務上，核心要求是「透明標示」：所有 AI 生成內容必須明確註記「AI 輔助生成」或「AI 產生」，並在適當位置揭露潛在風險（如幻覺或不準確）。推薦系統則需提供簡單解釋，例如「推薦原因：基於您近三個月瀏覽的產品類型」。

隱私面要求資料蒐集最小化，並內建去識別化機制；公平面則需避免演算法強化刻板印象或排除特定族群。許多企業已建立「AI 內容審核閘道」：生成後先經人工確認無誤、標示完整，再正式發布。

採購建議

工具選擇優先支援水印、內容溯源與偏誤檢測的平台，這樣的流程不僅符合法規，還能大幅降低誤導消費者的聲譽風險。

六、客服部門：聊天機器人與自動回應的轉接機制

客服 AI（如聊天機器人、語音助理）屬於有限風險範疇，但當對話涉及投訴、退款或爭議處理時，人類自主與問責就變得至關重要。

最佳實務是從對話一開始就透明告知「這是 AI 輔助客服」，並隨時提供「轉接真人專員」的明顯按鈕。高價值或情緒性問題必須強制轉人工，同時保留完整對話 log 與決策紀錄，以備事後查證。

採購建議

選擇內建轉接機制、log 匯出功能與持續學習模組的平台，定期審核 AI 回應的準確性與語調，也能避免品牌形象受損。

七、供應鏈與製造部門：預測維護與品質控制的資安重點

製造與供應鏈部門常使用 AI 進行預測性維護、品質檢測、物流優化與庫存預測，若應用涉及關鍵基礎設施，風險等級可能提升至中高。

重點防線在於資安與安全：系統需具備防範對抗性攻擊的能力，並確保模型穩健性。可解釋性也很關鍵——當 AI 判斷「此批次品質異常」時，應能清楚說明偵測依據，以便工程師快速診斷。

永續發展原則也需納入考量：AI 訓練與運算的碳足跡應定期評估，並優先選擇綠色資料中心或高效模型。

實務上，許多製造業已轉向工業級 AI 平台，這些工具內建高資安標準與解釋模組，能同時滿足法規與營運需求。

八、法務、合規與董事會：從被動審核到主動治理

法務部門的角色正從事後救火轉向事前把關，所有 AI 相關合約（SaaS 採購、開發委外）都應加入專屬治理條款：資料合規承諾、偏誤責任歸屬、定期報告義務等。

董事會層級則需將 AI 風險正式納入議題清單，每季聽取治理委員會報告，並審核高風險應用的自評結果。建議設立「AI 倫理審查小組」，由跨部門成員組成，對高風險應用進行獨立把關。

這些改變看似增加行政負擔，實則大幅降低長期法律與聲譽風險。

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全企業轉型需從高風險擴及全域，善用政府資源抓住治理商機，建議2026上半年關注風險框架草案，進行全盤點，負責任 AI 將成台灣企業競爭力。

2026 年《人工智慧基本法》上路，標誌台灣企業AI發展從「技術優先」轉向「可信優先」。七大原則與即將公布的風險分類框架，要求企業將治理內建 AI 全生命週期，從財務的可稽核決策、研發的可信迭代、HR 的公平勞動，到行銷的透明標示、客服的人機轉接、供應鏈的資安永續，再到董事會的主動監督，每個環節都需以人為本、問責明確。

這不是負擔，而是機遇。提前布局的企業，能避開子法衝擊、善用政府資源，並在全球信任經濟中脫穎而出。建議立即啟動五步驟框架：成立治理委員會、盤點風險自評、內建原則、制定部門指引、持續優化。

現在就是行動時刻。負責任 AI 將成為台灣企業的核心競爭力，讓我們共同塑造以人為本、永續可信的智慧未來。

文／Wendy Liu｜COMMEET編輯群